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每个观察值包含多个行的数据，其中一些行中填充了变量，但其他行中没有填充变量

观察值包含多个行的数据，其中一些行中填充了变量，但其他行中没有填充变量。这种情况下，我们可以将这些数据称为稀疏数据。

稀疏数据是指在数据集中只有部分数据点包含有效值，而其他数据点则为空或缺失。这种数据形式常见于实际应用中，例如用户行为数据、传感器数据等。

稀疏数据的分类：

结构化稀疏数据：数据以表格形式存储，其中某些行中的变量被填充，而其他行中的变量为空。这种数据通常用于数据库、电子表格等应用中。
非结构化稀疏数据：数据以文本、图像、音频等形式存储，其中某些部分包含有效信息，而其他部分为空。这种数据通常用于自然语言处理、图像处理、音视频处理等领域。

稀疏数据的优势：

节省存储空间：由于稀疏数据中有很多空值，相比于密集数据，稀疏数据可以节省存储空间。
加速计算速度：在处理稀疏数据时，可以跳过空值，只对非空值进行计算，从而提高计算效率。
适应大规模数据：稀疏数据适用于处理大规模数据集，因为大规模数据集中往往存在大量的空值。

稀疏数据的应用场景：

推荐系统：在用户行为数据中，用户对某些物品进行了评分，而对其他物品没有评分，这种数据可以表示为稀疏数据，用于推荐系统中的个性化推荐。
自然语言处理：在文本数据中，某些词语出现了，而其他词语没有出现，这种数据可以表示为稀疏数据，用于文本分类、情感分析等任务。
图像处理：在图像数据中，某些像素点有颜色值，而其他像素点为空白，这种数据可以表示为稀疏数据，用于图像压缩、图像恢复等任务。

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相关搜索:Oracle SQL:为列中的每个值创建一个新行，其中包含用逗号分隔的多个值 R-使用其他行中包含的信息为现有数据帧的每个行名创建多个数据帧 R:在填充了各种长度的NA值的数据帧中，将每行的第2列添加到非NA的行的最后一列 R:如何在一列中创建多个新值，并使用其他列中的数据为每个新值重复行？在给定R中每个变量的可能值的情况下，有效地填充行如何显示链接到一个表的所有行，然后用另一个表中的数据填充其中的一些行(有条件地)如果多个in包括添加一些变量，则在SAS中合并来自多个行的数据有没有办法以列表格式填充数据框中的缺失值，作为前一行中列表的最后一个值？智能机器人租用智能硬件AI语音助手租用

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太牛逼了！项目中用了Disruptor之后，性能提升了2.5倍

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Disruptor框架学习(2)--为啥这么快

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C++一分钟之-缓存行与伪共享问题

在计算机科学中，缓存是一个至关重要的概念，它能够显著提高数据访问速度。然而，缓存的使用并非没有问题，其中最著名的问题之一就是伪共享。...当处理器访问一个变量时，它会将包含该变量的整个缓存行加载到缓存中。这样，当处理器需要访问缓存行中的其他变量时，它可以快速访问，因为数据已经在缓存中了。什么是伪共享？...伪共享发生在多个线程访问不同变量，但这些变量位于同一缓存行中时。由于缓存行是缓存的最小单位，当一个线程修改了缓存行中的一个变量时，整个缓存行都会被标记为无效。...这意味着其他线程需要重新从主内存加载整个缓存行，即使它们没有修改缓存行中的变量。这种现象称为伪共享，因为它会导致性能下降，就像多个线程共享同一个变量一样。...例如，在C++中，可以使用alignas关键字或__declspec(align)来对齐数据结构。使用缓存行大小的填充：在数据结构中添加额外的填充字节，以确保频繁访问的变量位于不同的缓存行中。

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BOLT-LMM用户手册笔记

此输入格式由一个或多个 --doseFile 参数组成，这些参数指定在填充 SNP 下包含实值基因型期望的文件。...列中的所有其他值都应为数字。...分类协变量值允许是任何不包含空格的文本字符串;列中的每个唯一文本字符串都对应于一个类别。...plink数据（--bfile或bed/bim/fam）中缺失的基因型被替换为每SNP平均值。填充的基因型不应包含缺失的数据;标准填充软件总是生成基因型概率估计值，即使不确定性很高。...5.6 用户指定的筛选要从分析中删除的单个值可以在一个或多个 --remove 文件中指定，其中列出了 FID 和 IID（每行一个单独的）。

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一段代码，两倍时差，直击并发编程伪共享

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MLK | 特征工程系统化干货笔记+代码了解一下（上）

区分定量和定性数据定量数据：指的是一些数值，用于衡量某件东西的数量；定性数据：指的是一些类别，用于描述某件东西的性质。...02 特征增强这一步其实就是数据清洗了，虽然上一步中也有涉及到部分清洗工作（比如清除空值、日期转换之类的），但却是分散的，这节重点讲讲数据清洗的一些技巧和实践代码，供大家在实际项目中去使用。...（2）接着看看有没有空值，直接统计 isnull().sum() 的个数，不过需要注意的是，可能统计出来没有缺失，并不是因为真的没有缺失，而且缺失被人用某个特殊值填充了，一般会用 -9、blank、unknown...（3）再接着看不同类别之间的特征值分布情况，可通过画直方图（数值型变量）和计算变量值占比分布（类别变量）来观察。（4）观察不同变量之间的相关性情况，可以通过绘制相关矩阵的热力图来观察大体情况。...Step2: 处理数据缺失问题缺失处理的办法有好多种，但最为常用的作者讲到有两种：填充和删除。

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使用scikit-learn填充缺失值

在真实世界中的数据，难免会有缺失值的情况出现，可能是收集资料时没有收集到对应的信息，也可能是整理的时候误删除导致。对于包含缺失值的数据，有两大类处理思路 1....删除包含缺失值的行和列，这样会导致特征和样本的减少，在样本和特征的个数很多，且包含缺失值的样本和特征较少的情况下，这种简单粗暴的操作还可以接受 2....对缺失值进行填充，填充时就需要考虑填充的逻辑了，本质是按照不同的填充逻辑来估算缺失值对应的真实数据在scikit-learn中，通过子模块impute进行填充，提功了以下几种填充方式 1....单变量填充这种方式只利用某一个特征的值来进行填充，比如特征A中包含了缺失值，此时可以将该缺失值填充为一个固定的常数，也可以利用所有特征A的非缺失值，来统计出均值，中位数等，填充对应的缺失值，由于在填充时...多变量填充这种方式在填充时会考虑多个特征之间的关系，比如针对特征A中的缺失值，会同时考虑特征A和其他特征的关系，将其他特征作为自变量，特征A作为因变量，然后建模，来预测特征A中缺失值对应的预测值，通过控制迭代次数

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JEP解读与尝鲜系列2 - JEP 142 缓存行填充简化

volatile的作用就是当一个线程更新某个volatile声明的变量时，会通知其他的cpu使缓存失效，从而其他cpu想要做更新操作时，需要从内存重新读取数据。...为了减少这种情况的发生，其实就是避免X和Y在同一个缓存行中，可以主动添加一些无关变量将缓存行填充满，比如在X对象中添加一些变量，让它有64 Byte那么大，正好占满一个缓存行。...通过这两个框架了解缓存行填充的使用。 Disruptor 缓存行填充应用举例 Disruptor 结构： ? 每个RingBuffer是一个环状队列，队列中每个元素可以理解为一个槽。...这个 Sequence 类，其中的 value 这个 field，就是其中保存的值。这个值的修改，就涉及到了 false sharing 的问题。...如果没有缓存行填充，那么极有可能，更新当前这个 Sequence 的线程对应的缓存行，将相邻的其他 Sequence里面的值也读取了出来，导致其他生产者线程需要重新读取其他的 Sequence。

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从零开始，教初学者如何征战全球最大机器学习竞赛社区Kaggle竞赛

不过，其中需要的知识大部分是通用的，所以你完全可以看完本文，然后尝试其他 Kaggle 竞赛或者数据科学问题，所以选择挑战其他竞赛也没有问题！...，意味着训练集中包含一系列的观察数据（行）和相关的多种信息（列）。...我们还有一个测试集，也包含一系列的观察数据，其中的列与训练集相同，除了目标变量，因为我们的目标就是预测目标变量的值。...当树拟合了训练数据之后，使用任何观察数据预测因变量的值时，只需要遍历树，直到抵达一个叶节点。我们数据集的可视化示例，其中 max_depth 设为 3。...每个观察值（以前有一个分类变量的字符串值），现在在旧字符串值对应的列上有一个 1，而其他所有列上为 0。

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分享 10 个常用且必须要掌握的 CSS 知识点

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